IoT e análise de dados na indústria da construçãoIoT and data analytics in the construction industry

Neste cenário de exemplo é relevante para as organizações que criam soluções que se integram dados a partir de vários dispositivos de IoT numa arquitetura de análise de dados abrangente para aprimorar e automatizar a tomada de decisões.This example scenario is relevant to organizations building solutions that integrate data from many IoT devices into a comprehensive data analysis architecture to improve and automate decision making. Aplicativos potenciais incluem construction, extração, fabricação ou outras soluções do setor que envolvem grandes volumes de dados de muitas entradas de dados com base em IoT.Potential applications include construction, mining, manufacturing, or other industry solutions involving large volumes of data from many IoT-based data inputs.

Neste cenário, um fabricante de equipamento de construção baseia-se veículos, medidores e drones que usam tecnologias de IoT e GPS para emitir dados de telemetria.In this scenario, a construction equipment manufacturer builds vehicles, meters, and drones that use IoT and GPS technologies to emit telemetry data. A empresa quer modernizar a sua arquitetura de dados para melhor monitorizar condições de funcionamento e estado de funcionamento do equipamento.The company wants to modernize their data architecture to better monitor operating conditions and equipment health. Substituir a solução de legado da empresa com a infraestrutura no local seria tempo e intensamente trabalhoso e não seria capaz de dimensionar suficientemente para processar o volume de dados previstos.Replacing the company's legacy solution using on-premises infrastructure would be both time and labor intensive, and would not be able to scale sufficiently to handle the anticipated data volume.

A empresa quer criar uma solução baseada na nuvem "inteligente construção".The company wants to build a cloud-based "smart construction" solution. Ele deve reunir um conjunto abrangente de dados para um site de construção e automatizar a operação e manutenção de vários elementos do site.It should gather a comprehensive set of data for a construction site and automate the operation and maintenance of the various elements of the site. Objetivos da empresa incluem:The company's goals include:

  • Integrar e analisar a construção de todos os sites equipamentos e os dados para minimizar o período de indisponibilidade de equipamentos e reduzir o roubo.Integrating and analyzing all construction site equipment and data to minimize equipment downtime and reduce theft.
  • Remotamente e automaticamente controlar o equipamento de construção para atenuar os efeitos de uma falta de trabalho, em última análise, exigir menos funções de trabalho e ativar menos habilidade funções de trabalho seja bem-sucedida.Remotely and automatically controlling construction equipment to mitigate the effects of a labor shortage, ultimately requiring fewer workers and enabling lower-skilled workers to succeed.
  • Minimiza os requisitos operacionais de custos e de trabalho para a infraestrutura de suporte, enquanto aumenta a produtividade e segurança.Minimizing the operating costs and labor requirements for the supporting infrastructure, while increasing productivity and safety.
  • Dimensionar facilmente a infraestrutura para suportar o aumento nos dados de telemetria.Easily scaling the infrastructure to support increases in telemetry data.
  • Conformidade com todos os requisitos legais relevantes ao aprovisionar os recursos no país sem comprometer a disponibilidade do sistema.Complying with all relevant legal requirements by provisioning resources in-country without compromising system availability.
  • Usando software open-source para maximizar o investimento em competências atuais de operadores.Using open-source software to maximize the investment in workers' current skills.

Usar os serviços geridos do Azure, como o IoT Hub e HDInsight permitirá que o cliente criar e implementar uma solução abrangente com um custo mais baixo de operacional rapidamente.Using managed Azure services such as IoT Hub and HDInsight will allow the customer to rapidly build and deploy a comprehensive solution with a lower operating cost. Se tiver necessidades de análise de dados adicionais, Revise a lista de disponíveis serviços de análise de dados no Azure e totalmente gerido.If you have additional data analytics needs, you should review the list of available fully managed data analytics services in Azure.

Casos de utilização relevantesRelevant use cases

Outros casos de utilização relevantes incluem:Other relevant use cases include:

  • Construção, extração ou equipamento cenários de produçãoConstruction, mining, or equipment manufacturing scenarios
  • Em grande escala recolha de dados de dispositivo para armazenamento e análiseLarge-scale collection of device data for storage and analysis
  • Ingestão e análise de grandes conjuntos de dadosIngestion and analysis of large datasets

ArquiteturaArchitecture

Arquitetura do IoT e análise de dados do setor de construção

Os dados fluem através da solução da seguinte forma:The data flows through the solution as follows:

  1. Equipamento de construção recolhe dados de sensor e envia que a construção resulta dados em intervalos regulares para alojadas num cluster de máquinas virtuais do Azure de serviços da web com balanceamento de carga.Construction equipment collects sensor data and sends the construction results data at regular intervals to load balanced web services hosted on a cluster of Azure virtual machines.
  2. Os serviços web personalizados incorporar os dados de resultados de construção e armazená-los num cluster do Apache Cassandra também em execução em máquinas virtuais do Azure.The custom web services ingest the construction results data and store it in an Apache Cassandra cluster also running on Azure virtual machines.
  3. Outro conjunto de dados é recolhido por sensores de IoT em diversos equipamento de construção e enviado ao IoT Hub.Another dataset is gathered by IoT sensors on various construction equipment and sent to IoT Hub.
  4. Dados brutos coletados são enviados diretamente a partir do IoT Hub para o armazenamento de Blobs do Azure e estão imediatamente disponíveis para visualização e análise.Raw data collected is sent directly from IoT Hub to Azure blob storage and is immediately available for viewing and analysis.
  5. Os dados recolhidos através do IoT Hub são processados em tempo real por uma tarefa do Azure Stream Analytics e armazenados numa base de dados SQL do Azure.Data collected via IoT Hub is processed in near real time by an Azure Stream Analytics job and stored in an Azure SQL database.
  6. O aplicativo da web na Cloud de construção inteligente está disponível para analistas e utilizadores finais para ver e analisar dados de sensores e imagens.The Smart Construction Cloud web application is available to analysts and end users to view and analyze sensor data and imagery.
  7. Tarefas de lote são iniciadas a pedido por usuários do aplicativo web.Batch jobs are initiated on demand by users of the web application. A tarefa de lote é executado no Apache Spark no HDInsight e analisa os novos dados armazenados no cluster do Cassandra.The batch job runs in Apache Spark on HDInsight and analyzes new data stored in the Cassandra cluster.

ComponentesComponents

  • IoT Hub age como um hub de mensagens central para uma comunicação bidirecional segura com a identidade por dispositivo entre a plataforma na cloud e o equipamento de construção e outros elementos do site.IoT Hub acts as a central message hub for secure bi-directional communication with per-device identity between the cloud platform and the construction equipment and other site elements. IoT Hub pode coletar rapidamente dados de cada dispositivo para a ingestão no pipeline de análise de dados.IoT Hub can rapidly collect data for each device for ingestion into the data analytics pipeline.
  • O Azure Stream Analytics é um motor de processamento de eventos que pode analisar grandes volumes de dados de transmissão em fluxo a partir de dispositivos e de outras origens de dados.Azure Stream Analytics is an event-processing engine that can analyze high volumes of data streaming from devices and other data sources. Também suporta a extração de informações de fluxos de dados para identificar padrões e relações.It also supports extracting information from data streams to identify patterns and relationships. Neste cenário, o Stream Analytics ingere e analisa os dados dos dispositivos IoT e armazena os resultados na base de dados do Azure SQL.In this scenario, Stream Analytics ingests and analyzes data from IoT devices and stores the results in Azure SQL Database.
  • Base de dados SQL do Azure contém os resultados dos dados analisados de dispositivos IoT e medidores, que podem ser visualizados por analistas e utilizadores através de uma aplicação Web baseada no Azure.Azure SQL Database contains the results of analyzed data from IoT devices and meters, which can be viewed by analysts and users via an Azure-based Web application.
  • Armazenamento de BLOBs arquivos de imagem de dados recolhidos a partir de dispositivos de hub IoT.Blob storage stores image data gathered from the IoT hub devices. Os dados de imagem podem ser visualizados por meio do aplicativo web.The image data can be viewed via the web application.
  • O Gestor de tráfego controla a distribuição do tráfego de utilizador para pontos finais de serviço em diferentes regiões do Azure.Traffic Manager controls the distribution of user traffic for service endpoints in different Azure regions.
  • Balanceador de carga distribui submissões de dados de dispositivos de equipamentos de construção entre os serviços web baseados em VM para proporcionar elevada disponibilidade.Load Balancer distributes data submissions from construction equipment devices across the VM-based web services to provide high availability.
  • Máquinas virtuais do Azure alojam os serviços da web que recebem e incorporar os dados de resultados de construção para o banco de dados do Apache Cassandra.Azure Virtual Machines host the web services that receive and ingest the construction results data into the Apache Cassandra database.
  • Apache Cassandra é uma base de dados NoSQL distribuída utilizado para armazenar dados de construção para processamento posterior pelo Apache Spark.Apache Cassandra is a distributed NoSQL database used to store construction data for later processing by Apache Spark.
  • Aplicações Web aloja a aplicação de web do utilizador final, que pode ser usada para consultar e ver dados de origem e de imagens.Web Apps hosts the end-user web application, which can be used to query and view source data and images. Os utilizadores também podem iniciar tarefas de lote no Apache Spark através do aplicativo.Users can also initiate batch jobs in Apache Spark via the application.
  • Apache Spark no HDInsight suporta o processamento dentro da memória para melhorar o desempenho de aplicações de análise de macrodados.Apache Spark on HDInsight supports in-memory processing to boost the performance of big-data analytic applications. Neste cenário, o Spark é utilizado para executar algoritmos complexos através dos dados armazenados no Apache Cassandra.In this scenario, Spark is used to run complex algorithms over the data stored in Apache Cassandra.

AlternativasAlternatives

ConsideraçõesConsiderations

A ampla disponibilidade de regiões do Azure é um fator importante para este cenário.The broad availability of Azure regions is an important factor for this scenario. Ter mais do que uma região num país único pode fornecer a recuperação após desastre, permitindo também que a conformidade com obrigações contratuais e requisitos de imposição da lei.Having more than one region in a single country can provide disaster recovery while also enabling compliance with contractual obligations and law enforcement requirements. Comunicação de alta velocidade do Azure entre regiões também é um fator importante neste cenário.Azure's high-speed communication between regions is also an important factor in this scenario.

Suporte do Azure para tecnologias de código aberto permitido o cliente tirar partido das suas habilidades de força de trabalho existentes.Azure support for open-source technologies allowed the customer to take advantage of their existing workforce skills. O cliente também pode acelerar a adoção de novas tecnologias com custos mais baixos e cargas de trabalho operacionais comparado comparadas uma solução no local.The customer can also accelerate the adoption of new technologies with lower costs and operating workloads compared to an on-premises solution.

PreçosPricing

As seguintes considerações irão orientar uma parte significativa dos custos para esta solução.The following considerations will drive a substantial portion of the costs for this solution.

  • Os custos de máquina virtual do Azure irão aumentar linearmente como instâncias adicionais são aprovisionadas.Azure virtual machine costs will increase linearly as additional instances are provisioned. Máquinas virtuais que estão a ser desalocadas apenas incorrer em custos de armazenamento e não os custos de computação.Virtual machines that are deallocated will only incur storage costs, and not compute costs. Estas máquinas desalocadas, em seguida, podem ser realocadas quando a pedido é elevada.These deallocated machines can then be reallocated when demand is high.
  • IoT Hub custos orientados pelo número de unidades de IoT aprovisionadas, bem como a camada de serviço escolhido, que determina o número de mensagens por dia por unidade permitido.IoT Hub costs are driven by the number of IoT units provisioned as well as the service tier chosen, which determines the number of messages per day per unit allowed.
  • Stream Analytics o preço varia consoante o número de unidades de transmissão em fluxo necessárias para processar os dados no serviço.Stream Analytics is priced by the number of streaming units required to process the data into the service.

Para ver uma implementação de uma arquitetura semelhante, leia os história de cliente Komatsu.To see an implementation of a similar architecture, read the Komatsu customer story.

Orientações para arquiteturas de macrodados estão disponíveis no guia de arquitetura de dados do Azure.Guidance for big data architectures is available in the Azure Data Architecture Guide.